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韶關(guān)市樂昌市、長沙市天心區(qū)、上海市金山區(qū)、西安市未央?yún)^(qū)、濰坊市坊子區(qū)、駐馬店市新蔡縣、榆林市橫山區(qū)、恩施州恩施市、廣元市劍閣縣、瀘州市敘永縣
銅仁市玉屏侗族自治縣、天水市武山縣、貴陽市觀山湖區(qū)、天津市南開區(qū)、定西市安定區(qū)、廣西賀州市富川瑤族自治縣、威海市環(huán)翠區(qū)、梅州市平遠(yuǎn)縣
玉樹稱多縣、寧德市柘榮縣、蕪湖市弋江區(qū)、蘇州市吳江區(qū)、德州市慶云縣、吉安市新干縣、渭南市白水縣
九江市湖口縣、周口市商水縣、天津市西青區(qū)、呂梁市文水縣、鹽城市響水縣、陵水黎族自治縣文羅鎮(zhèn)
廣西來賓市忻城縣、淄博市周村區(qū)、齊齊哈爾市甘南縣、遵義市仁懷市、金華市磐安縣、荊州市公安縣
南京市棲霞區(qū)、合肥市廬陽區(qū)、南昌市灣里區(qū)、湛江市坡頭區(qū)、贛州市定南縣、龍巖市連城縣、菏澤市成武縣、黃岡市英山縣
吉安市萬安縣、內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善左旗、中山市民眾鎮(zhèn)、雞西市虎林市、青島市市南區(qū)、樂山市沐川縣、洛陽市汝陽縣
延安市甘泉縣、廣西桂林市興安縣、瓊海市萬泉鎮(zhèn)、婁底市新化縣、臨沂市蘭山區(qū)、蚌埠市固鎮(zhèn)縣、廣西桂林市陽朔縣、昌江黎族自治縣石碌鎮(zhèn)、樂東黎族自治縣黃流鎮(zhèn)、中山市南頭鎮(zhèn)
平?jīng)鍪嗅轻紖^(qū)、陵水黎族自治縣文羅鎮(zhèn)、吉林市永吉縣、慶陽市西峰區(qū)、海西蒙古族烏蘭縣、廣西梧州市萬秀區(qū)、黔東南從江縣、沈陽市渾南區(qū)
寧德市屏南縣、遼陽市遼陽縣、甘南瑪曲縣、臨汾市翼城縣、荊門市鐘祥市、貴陽市清鎮(zhèn)市、宿遷市沭陽縣、肇慶市鼎湖區(qū)、廣西南寧市江南區(qū)
西安市高陵區(qū)、安康市石泉縣、濟(jì)南市歷下區(qū)、重慶市城口縣、佳木斯市前進(jìn)區(qū)
黃山市黟縣、佛山市高明區(qū)、贛州市尋烏縣、焦作市博愛縣、天津市和平區(qū)、大慶市讓胡路區(qū)、南陽市桐柏縣、宜昌市秭歸縣、內(nèi)蒙古興安盟突泉縣、鄭州市新密市
信陽市光山縣、南通市海安市、安陽市龍安區(qū)、懷化市靖州苗族侗族自治縣、滁州市天長市、贛州市章貢區(qū)
棗莊市市中區(qū)、瓊海市龍江鎮(zhèn)、杭州市臨安區(qū)、婁底市雙峰縣、廣西賀州市富川瑤族自治縣、汕尾市陸河縣
伊春市金林區(qū)、延安市洛川縣、撫順市順城區(qū)、淮南市鳳臺縣、通化市輝南縣、陵水黎族自治縣光坡鎮(zhèn)、懷化市中方縣
文昌市鋪前鎮(zhèn)、延安市安塞區(qū)、金華市金東區(qū)、黔東南凱里市、茂名市信宜市、內(nèi)蒙古呼和浩特市新城區(qū)、平頂山市郟縣
汕頭市澄海區(qū)、贛州市瑞金市、西安市碑林區(qū)、蕪湖市繁昌區(qū)、西安市藍(lán)田縣、廣西百色市右江區(qū)
鄭州市鞏義市、龍巖市永定區(qū)、大興安嶺地區(qū)塔河縣、安陽市龍安區(qū)、南京市秦淮區(qū)
寶雞市麟游縣、忻州市保德縣、楚雄南華縣、黃山市徽州區(qū)、曲靖市師宗縣
濰坊市安丘市、黔東南凱里市、甘孜雅江縣、撫順市新?lián)釁^(qū)、大連市莊河市、泰州市靖江市、晉中市靈石縣、泰州市姜堰區(qū)、大慶市大同區(qū)
瀘州市瀘縣、東莞市長安鎮(zhèn)、青島市市南區(qū)、贛州市崇義縣、廣州市從化區(qū)
棗莊市市中區(qū)、長沙市開福區(qū)、大慶市紅崗區(qū)、廣西柳州市鹿寨縣、信陽市固始縣、德州市樂陵市、贛州市定南縣、上饒市余干縣、雙鴨山市四方臺區(qū)
南京市高淳區(qū)、文山麻栗坡縣、陽泉市盂縣、韶關(guān)市仁化縣、溫州市洞頭區(qū)、安康市石泉縣、儋州市雅星鎮(zhèn)
昭通市巧家縣、泉州市惠安縣、天津市東麗區(qū)、贛州市尋烏縣、杭州市建德市、遵義市正安縣、白山市撫松縣、東營市墾利區(qū)、安康市紫陽縣、四平市梨樹縣
宣城市寧國市、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市五原縣、商丘市梁園區(qū)、衢州市常山縣、宜昌市五峰土家族自治縣、大連市瓦房店市、怒江傈僳族自治州瀘水市、武漢市蔡甸區(qū)、丹東市振安區(qū)
深圳市羅湖區(qū)、重慶市榮昌區(qū)、邵陽市北塔區(qū)、運(yùn)城市新絳縣、雅安市名山區(qū)、濰坊市奎文區(qū)
內(nèi)蒙古呼倫貝爾市海拉爾區(qū)、牡丹江市穆棱市、平?jīng)鍪谐缧趴h、信陽市平橋區(qū)、十堰市竹溪縣、揭陽市普寧市、贛州市南康區(qū)
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臺州市椒江區(qū)、紹興市新昌縣、紅河開遠(yuǎn)市、萬寧市大茂鎮(zhèn)、景德鎮(zhèn)市昌江區(qū)、大興安嶺地區(qū)加格達(dá)奇區(qū)、松原市寧江區(qū)、廣安市武勝縣
安陽市文峰區(qū)、深圳市寶安區(qū)、南京市江寧區(qū)、延安市宜川縣、東莞市大朗鎮(zhèn)、金昌市金川區(qū)、郴州市安仁縣、漯河市舞陽縣、蚌埠市蚌山區(qū)
德州市慶云縣、齊齊哈爾市建華區(qū)、白沙黎族自治縣榮邦鄉(xiāng)、青島市黃島區(qū)、涼山昭覺縣、東莞市望牛墩鎮(zhèn)、婁底市雙峰縣
上饒市德興市、宜昌市當(dāng)陽市、樂山市沐川縣、臨沂市平邑縣、慶陽市環(huán)縣、定安縣翰林鎮(zhèn)、五指山市通什、瓊海市塔洋鎮(zhèn)、晉城市陵川縣、六盤水市六枝特區(qū)
贛州市贛縣區(qū)、漢中市西鄉(xiāng)縣、泰州市興化市、臨汾市霍州市、廣西桂林市灌陽縣、銅仁市德江縣
雙鴨山市嶺東區(qū)、儋州市木棠鎮(zhèn)、伊春市湯旺縣、太原市陽曲縣、天水市麥積區(qū)、七臺河市茄子河區(qū)、馬鞍山市花山區(qū)
漢中市留壩縣、儋州市木棠鎮(zhèn)、伊春市大箐山縣、臨汾市吉縣、白沙黎族自治縣青松鄉(xiāng)、天津市南開區(qū)、重慶市云陽縣、濟(jì)寧市梁山縣、延安市寶塔區(qū)
哈爾濱市巴彥縣、渭南市富平縣、清遠(yuǎn)市英德市、內(nèi)蒙古赤峰市紅山區(qū)、樂東黎族自治縣黃流鎮(zhèn)、四平市伊通滿族自治縣、寧夏銀川市靈武市、涼山金陽縣、普洱市西盟佤族自治縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市陳巴爾虎旗
天津市濱海新區(qū)、甘孜得榮縣、呂梁市興縣、三明市永安市、臺州市天臺縣、長治市壺關(guān)縣
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重慶市南川區(qū)、廣西百色市田東縣、黃石市黃石港區(qū)、平頂山市郟縣、雙鴨山市饒河縣、蘭州市七里河區(qū)
重慶市巫山縣、紹興市諸暨市、臨夏永靖縣、昆明市富民縣、銅仁市思南縣、晉中市壽陽縣、南陽市方城縣、黔東南臺江縣、云浮市羅定市、信陽市息縣
攀枝花市東區(qū)、岳陽市云溪區(qū)、蕪湖市弋江區(qū)、蘇州市昆山市、貴陽市息烽縣、青島市城陽區(qū)
哈爾濱市平房區(qū)、湘潭市湘鄉(xiāng)市、武漢市東西湖區(qū)、東方市八所鎮(zhèn)、馬鞍山市和縣、黑河市愛輝區(qū)、十堰市丹江口市
臨汾市古縣、長治市黎城縣、呂梁市交城縣、楚雄雙柏縣、運(yùn)城市絳縣、商丘市虞城縣、肇慶市高要區(qū)
曲靖市富源縣、蘇州市相城區(qū)、曲靖市馬龍區(qū)、松原市寧江區(qū)、通化市輝南縣、北京市東城區(qū)、資陽市樂至縣、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁左翼中旗、江門市蓬江區(qū)、淮北市杜集區(qū)
昌江黎族自治縣七叉鎮(zhèn)、婁底市雙峰縣、銅川市宜君縣、本溪市溪湖區(qū)、陽江市陽東區(qū)、濟(jì)寧市任城區(qū)、咸陽市長武縣、營口市老邊區(qū)、甘孜康定市
永州市新田縣、安康市嵐皋縣、東莞市虎門鎮(zhèn)、三明市沙縣區(qū)、宜春市宜豐縣、寧德市蕉城區(qū)、孝感市漢川市、營口市蓋州市、寧波市余姚市、內(nèi)蒙古烏海市烏達(dá)區(qū)
大理劍川縣、鹽城市東臺市、鶴崗市蘿北縣、文昌市公坡鎮(zhèn)、重慶市榮昌區(qū)、樂山市夾江縣、上海市楊浦區(qū)
五指山市毛道、廣西南寧市馬山縣、楚雄武定縣、淮北市烈山區(qū)、東莞市石碣鎮(zhèn)、黃山市歙縣、常德市桃源縣、瓊海市陽江鎮(zhèn)、忻州市靜樂縣、南京市建鄴區(qū)
平?jīng)鍪徐`臺縣、菏澤市曹縣、鹽城市濱?？h、亳州市譙城區(qū)、濟(jì)寧市微山縣、三明市泰寧縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市杭錦旗、萍鄉(xiāng)市蘆溪縣、婁底市新化縣、麗水市蓮都區(qū)
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合肥市蜀山區(qū)、張家界市桑植縣、南陽市唐河縣、上海市靜安區(qū)、許昌市長葛市、曲靖市師宗縣、忻州市岢嵐縣、黔東南天柱縣、江門市蓬江區(qū)
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榆林市橫山區(qū)、濱州市陽信縣、茂名市高州市、上饒市德興市、蕪湖市弋江區(qū)
首次公開算法原理，抖音能否破解算法爭議？|界面新聞 · 科技
界面新聞記者 | 肖芳
界面新聞編輯 | 文姝琪
多次因?yàn)?/span>熱點(diǎn)事件的處理引發(fā)爭議之后，抖音近日首次公開了算法原理。
據(jù)界面新聞了解，抖音安全與信任中心網(wǎng)站已上線試運(yùn)營，正向用戶、創(chuàng)作者、社會各界征集意見。該網(wǎng)站公開了抖音算法推薦系統(tǒng)的原理、用戶行為背后的算法推薦邏輯以及平臺人工治理識別各類風(fēng)險等內(nèi)容。
在此前舉辦的2025中國網(wǎng)絡(luò)媒體論壇上，抖音總裁韓尚佑解釋了公開算法推薦系統(tǒng)原理的原因。他表示，很多人對推薦算法技術(shù)存在誤解，認(rèn)為算法是給內(nèi)容打上對應(yīng)標(biāo)簽，再給用戶打上對應(yīng)的屬性，最后通過數(shù)據(jù)運(yùn)算，把對應(yīng)標(biāo)簽的內(nèi)容推薦給有對應(yīng)屬性的用戶。實(shí)際上，抖音的推薦系統(tǒng)已幾乎不依賴對內(nèi)容或者用戶打標(biāo)簽，而是通過一系列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算，直接預(yù)估每一個用戶對每一個內(nèi)容的目標(biāo)行為，并挑選出概率最大的一部分內(nèi)容，推薦給用戶。
抖音安全與信任中心網(wǎng)站也著重介紹了這部分內(nèi)容：當(dāng)用戶打開抖音時，抖音的推薦算法會給候選視頻打分，并把得分最高的視頻推送給用戶。用戶在觀看時可以對看到的視頻做出各種互動，這些互動體現(xiàn)了用戶對這個視頻的感興趣程度。比如，“看完了”就是一次反饋動作，“點(diǎn)贊”也是一次反饋動作。用戶對觀看的視頻的每一次反饋，都會對內(nèi)容流量產(chǎn)生影響。
抖音算法的核心邏輯就是通過預(yù)測用戶行為概率和用戶不同行為的價值權(quán)重來確定視頻推薦優(yōu)先級。
雖然推薦算法已并非新生事物，圍繞它的爭議卻從未間斷。這些爭議包括推薦算法帶來標(biāo)題黨、低質(zhì)量、甚至虛假內(nèi)容以及信息繭房的問題。但算法也有積極的一面，其提升了信息分發(fā)效率、促進(jìn)信息流動，不能因?yàn)?/span>存在問題就被一棒子打死。
今年以來，抖音和今日頭條陸續(xù)釋放算法和平臺治理的相關(guān)信息，試圖通過增加透明性來破解算法引發(fā)的種種爭議。
首次解釋抖音算法不追求平臺短期數(shù)據(jù)
從抖音公開的算法原理和算法特點(diǎn)來看，抖音的推薦算法與國內(nèi)外大部分內(nèi)容推薦平臺相似，包含召回、過濾、排序等環(huán)節(jié)，重點(diǎn)是學(xué)習(xí)用戶行為。
抖音基于用戶行為的推薦方法包含多種技術(shù)模型，如協(xié)同過濾、雙塔召回、Wide&Deep模型等。算法可以在完全“不理解內(nèi)容”的情況下，找到興趣相似的用戶，把其他人感興趣的內(nèi)容推薦給該用戶。
其中，協(xié)同過濾推薦算法是最經(jīng)典的推薦算法。簡單來說，協(xié)同過濾就是協(xié)同用戶的行為，一起對海量的信息進(jìn)行過濾，從中更加快速篩選出用戶可能會產(chǎn)生行為（比如完播、點(diǎn)贊）的內(nèi)容。比如，用戶 A 觀看了內(nèi)容 X、Y、Z，用戶 B 觀看了內(nèi)容 X、Z、W，這意味著X 和 Z 之間就有較高的相似度，系統(tǒng)會根據(jù)用戶對已觀看或已評分內(nèi)容的偏好，為用戶推薦與這些內(nèi)容相似的其他內(nèi)容。其原理就是，找到和你興趣相似的用戶，把他們感興趣的內(nèi)容也推薦給你。
Wide&Deep模型是抖音推薦算法主力模型之一。Wide部分的主要作用是讓模型具有較強(qiáng)的“記憶能力”，模型可直接學(xué)習(xí)并利用歷史數(shù)據(jù)中物品或者特征的“共現(xiàn)頻率”；Deep部分的主要作用是讓模型具有“泛化能力”，能夠發(fā)掘稀疏甚至從未出現(xiàn)過的稀有特征與最終標(biāo)簽相關(guān)性。這個模型能夠解決協(xié)同過濾算法推薦結(jié)果頭部效應(yīng)比較明顯的問題。
算法能學(xué)習(xí)、預(yù)估用戶行為，但因其無法理解內(nèi)容語義，對內(nèi)容的理解存在不足，可能導(dǎo)致違法違規(guī)、不良內(nèi)容被推薦傳播。因此，算法在真實(shí)使用場景中，必須由平臺治理對其進(jìn)行約束和規(guī)范。抖音平臺治理體系包括異常感知、標(biāo)準(zhǔn)定義、機(jī)器識別、人工研判、風(fēng)險處置等過程。其中，人工主要負(fù)責(zé)“深度”，確保專業(yè)、敏感或疑難等問題盡可能精準(zhǔn)研判。
在很多用戶的認(rèn)知中，算法會推薦一些博眼球甚至擦邊的內(nèi)容來提升用戶使用時長和用戶留存率。在4月15日舉辦的抖音開放日上，抖音方面首次對這個問題進(jìn)行了解釋。
抖音算法工程師劉暢表示，抖音更關(guān)注用戶長期價值，而非追求平臺的短期數(shù)據(jù)。為此，抖音算法考慮了眾多目標(biāo)，如完播、評論、點(diǎn)贊、對作者長期消費(fèi)、分享、跟拍等，力圖計(jì)算出更符合用戶長期價值的目標(biāo)。
他同時還對引發(fā)爭議較多的信息繭房問題進(jìn)行了回應(yīng)：為引導(dǎo)算法打破信息繭房，抖音算法在多目標(biāo)建模體系下，設(shè)置了專門的探索維度。
一是對用戶在平臺上已經(jīng)表現(xiàn)出的興趣，盡可能推薦更多樣的內(nèi)容，通過多樣性打散、多興趣召回、扶持小眾（長尾）興趣等方法控制相似內(nèi)容出現(xiàn)的頻次。二是幫助用戶探索更多新興趣，采用隨機(jī)探索、基于用戶社交關(guān)系拓展興趣、搜索推薦聯(lián)動、“不感興趣”不再展現(xiàn)等多種方式，讓用戶的主動行為影響推薦系統(tǒng)，使推薦更加個性化和多樣化。
從抖音對算法原理的一系列解釋來看，其想強(qiáng)調(diào)的是算法的核心是以數(shù)學(xué)計(jì)算學(xué)習(xí)人類行為，它將用戶對內(nèi)容的具體偏好抽象為高維空間中的數(shù)學(xué)映射關(guān)系，而算法本身是沒有偏好的。
這種解釋并沒有錯，但算法帶來的爭議并不是簡單的數(shù)學(xué)問題，而是夾雜著諸多社會熱點(diǎn)事件本身引發(fā)的爭議以及公眾情緒，這才是消除公眾誤解的關(guān)鍵和難點(diǎn)。
打破算法爭議，抖音仍需提升熱點(diǎn)事件處置的透明性
回溯去年以來抖音和今日頭條算法引發(fā)的爭議，每一次都和具體的熱點(diǎn)事件相關(guān)。
比如，在郭有才等網(wǎng)紅走紅過程中，一些網(wǎng)友的疑問在于，網(wǎng)紅的走紅是否由平臺算法強(qiáng)推出來的。在一些熱點(diǎn)新聞中，公眾關(guān)心的是算法推薦是否加劇了謠言的傳播、讓謠言處理的難度提升。
在和界面新聞記者談及抖音算法引發(fā)的爭議時，多位抖音用戶表示，相比于算法的數(shù)學(xué)原理，他們更關(guān)心的是平臺對熱點(diǎn)事件處置的透明性。
實(shí)際上，平臺對熱點(diǎn)事件處置的不透明加劇了公眾對算法的誤解。比如，在吳柳芳事件中，很多用戶認(rèn)為是平臺通過算法推薦吳柳芳的擦邊內(nèi)容，帶動其走紅，進(jìn)而質(zhì)疑平臺算法故意推薦擦邊內(nèi)容。而真實(shí)的情況是，在成為社會熱點(diǎn)事件之前，吳柳芳在抖音上的流量和粉絲量一直較少，平臺也并未對其進(jìn)行推薦。其流量的增長是在該熱點(diǎn)引發(fā)社會關(guān)注后，用戶主動搜索導(dǎo)致的。
去年12月以來，抖音集團(tuán)副總裁李亮開始在微博上活躍，多次解釋算法的相關(guān)問題，并對吳柳芳事件、抖音用戶把錢讀成米等熱點(diǎn)事件進(jìn)行了回應(yīng)，增加與公眾的溝通。
但這還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。比如在張?zhí)m封號事件中，雖然李亮在微博上解釋封號的原因是當(dāng)事人推薦不實(shí)信息進(jìn)行商業(yè)炒作，但網(wǎng)友們仍然對判罰的尺度存在疑問，爭議依然發(fā)酵數(shù)日。
針對公眾關(guān)心且爭議比較大的問題，抖音也在抖音安全與信任中心網(wǎng)站上進(jìn)行了解釋。目前，網(wǎng)站解釋的問題包括“抖音為何突出收藏按鈕”“App會竊聽用戶談話嗎”“網(wǎng)紅是平臺強(qiáng)推出來的嗎”等。據(jù)界面新聞了解，抖音后續(xù)還將在該網(wǎng)站解釋更多爭議性問題。
一位抖音內(nèi)部人士告訴界面新聞，抖音內(nèi)部收集到了很多反饋信息，最終決定上線一個網(wǎng)站來和外界溝通，把已經(jīng)做的工作向外界傳遞出去。
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